【摘 要】
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在面对具有随机性、突变性的复杂时间序列数据(如流量等水文时间序列数据)时,传统单一的模型的预测精度不尽人意,对单一模型的优化不能完全克服其局限性。因此,文中提出一种
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题(2018YFC0407900);公益性行业科研专项(201501022)
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在面对具有随机性、突变性的复杂时间序列数据(如流量等水文时间序列数据)时,传统单一的模型的预测精度不尽人意,对单一模型的优化不能完全克服其局限性。因此,文中提出一种基于WNN-SVM组合的水文时间序列预测模型。首先对水文时间序列数据作均值归一化处理,然后对预处理后的水文时间序列进行小波分解,将分解后的子序列通过相空间重构的方法使其从低维时间序列向高维转换;根据其分解后的特点,对尺度变换序列采用支持向量机(SVM)进行建模预测,小波变换序列采用小波神经网络(WNN)进行建模预测,再将两者的预测结果进行小波重
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